cuda11.7对应的tensorflow

目前（2022年1月），TensorFlow官方并未发布支持CUDA 11.7的版本。最新的CUDA支持版本为CUDA 11.5。

不过，可以尝试使用源码编译的方式，从而支持CUDA 11.7。具体步骤如下：

1. 安装CUDA 11.7

2. 安装cuDNN 8.2.4

3. 安装bazel构建工具

4. 克隆TensorFlow源码库

5. 配置环境变量

6. 编译TensorFlow

具体操作可以参考TensorFlow官方文档：https://www.tensorflow.org/install/source_cuda

需要注意的是，源码编译的方式可能会遇到一些问题，需要根据具体情况进行调整和解决。另外，源码编译也需要一定的编译能力和经验。如果不熟悉编译操作，建议使用TensorFlow官方发布的预编译版本。

相关问题

我想知道cuda11.7对应tensorflow-gpu哪个版本

目前（截至2021年12月），TensorFlow官方支持的CUDA版本与TensorFlow版本的对应关系如下：

| TensorFlow 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 |
| :-------------: | :------: | :--------: |
| 2.5.x | 11.0-11.2 | 8.0.x |
| 2.4.x | 11.0-11.1 | 8.0.x |
| 2.3.x | 10.1-11.0 | 7.4.x |
| 2.2.x | 10.1-11.0 | 7.4.x |
| 2.1.x | 10.0-10.1 | 7.4.x |

因此，如果您想使用CUDA 11.7，您需要使用TensorFlow 2.5.x版本，并且需要安装cuDNN 8.0.x。

需要注意的是，不同版本的TensorFlow对CUDA和cuDNN的版本要求是不同的，所以在安装时需要仔细查看官方文档，以确保版本兼容性。

cuda11.7对应的tensorflow版本

CUDA 11.7 是一个比较新的版本，目前 TensorFlow 官方文档上还未给出明确的支持建议。不过，一般情况下 TensorFlow 会支持最新版本的 CUDA。因此，您可以尝试使用 TensorFlow 2.6 或更高版本来与 CUDA 11.7 搭配使用。请注意，这些版本的 TensorFlow 也需要与相应的 cuDNN 版本配合使用。建议您查看 TensorFlow 官方文档以获取更多详细信息。